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[잡담] AI 마인드 인터뷰(강인공지능은 온다. 시기를 모를 뿐이지)

ㅇㅇ(1.249) 2020.02.16 10:33:39
조회 338 추천 4 댓글 2
							

0 "신경과학에 기반을 두고 인공지능을 개발하는 것이 두뇌에 관한 복잡한 문제를 잘 풀 수 있는 최적의 방법이라고 믿습니다. 신경과학을 바탕으로 인간의 두뇌에 버금가는 독특한 특성들을 가진 인공지능 시스템을 만들 수 있을 거예요. 의식, 창의력, 꿈과 같은 인체의 신비를 밝혀낼 수도 있겠죠"   (데미스 허사비스)


0 "그다음 해에는 인공지능을 접하기 힘든 사람들을 위해 6개의 대학에서 이 프로텍트를 진행했어요. 스탠퍼드와 사이몬 프레이저 대학 외에도 버클리에서는 저소득층을 대상으로 , 프린스턴에서는 소수 민족을 대상으로, 크리스토퍼 뉴포트 대학에서는 탈선 청소년을 대상으로, 보스턴 대학에서는 여성을 대상으로 했습니다. 앞으로 이 프로그램을 점점 발전시켜서 더 다양한 배경에서 인공지능의 미래를 이끌어갈 리더를 만들었으면 좋겠어요" (리 페이페이)


0 "인공지능 산업의 부흥에는 정부의 역할이 상당히 큽니다. 예를 들어, 인공지능을 사용하여 정부 인력을 배치해야 할까요? 자원 문제에 인공지능을 활용하면 더 좋을까요? 인공지능은 더 좋은 경제정책을 수립할 수 있을까요? 정부가 인공지능을 활용해 할 수 있는 일들이 무궁무진합니다. 그래서 정부는 규제를 넘어서 인공지능을 잘 활용할 수 있게 해야 합니다"  (앤드류 응)


0 "딥마인드는 확실히 그 분야의 선두주자인 것 같습니다. 하지만 윌반인공지능과 관련한 프로젝트를 진행하는 곧도 많습니다. 구글이 자체적으로 만든 세계적 수준의 구글 브레인도 있고, 페이스북, 바이두, 마이크로소프트와 같은 대기업들도 이런 인공지능에 관련한 많은 연구를 진행하고 있습니다. 학계서도 아주 훌륭한 곳들이 많은데, 캐나다의 몬트리올과 토론토 대학이 있고, 버틀리, 옥스퍼더드, 스탠퍼드, 카네기 멜론 등 많은 대학들이 인공지능 분야서 많은 연구자들을 보유하고 있습니다. 서양뿐만 아니라 중국과 같은 국가들도 인공지능 산업을 부흥시키기위해 많은 돈을 투자하고 있죠"  (닉 보스트롬)


0 "최근에 저희가 발표한 보고서에서 제가 언급했던 사람들, 임금, 실현 비용 등을 다 고려한 몇가지 시나리오를 만들어봤는데요. 시나리오 중반 부분, 2030년까지 약 4억개의 일자리가 없어질 것으로 추정됩니다. 놀랄만큼 큰 수치지만 전 세계 노동력의 약 15%에 해당하는 크기입니다. 하지만 노동시장 역학 등을 고려해보면 개발도상국보다 선진국에서 더 클 것으로 예상합니다"  (제임스 매니카)


0 "온 세계에서 인공지능에 대해 일어나고 있는 일들을 보면 정말 놀라운 일이라고 생각합니다. 중국, 캐나다, 프랑스 그리고 영국은 다른 나다들보다 인공지능에 막대한 투자를 하고 있습니다. 많은 국가들이 인공지능에 미래를 걸고 있으며, 미국 또한 그렇게 해야 한다고 생각합니다. 인공지능의 잠재력을 고려해야 하며 인공지능에 대한 지원과 자금을 늘려야 한다고 생각합니다" (다니엘라 러스)


0 "우리의 목표는 이 방법을 사용하기 훨씬 쉽게 만들어 머신러닝과 관련된 마스터 수준의 코스가 필요하지 않도록 하는 것입니다. 데이터베이스에 질의를 작성할 수 있는 수준이면 됩니다. 해당 분야의 전문지식을 가진 사용자가 실제 머신러닝 모델을 만들 수 있다면 매우 강력할 것입니다"  (제프리 딘)


0 "저희 인시트로의 목표는 빅데이터나 머신러닝을 활용해 신약을 개발하는 과정을 더 빠르고 더 싸게 그리고 더 성공적으로 만드는 데에 있습니다 그러기 위해서 최첨단 머신러닝 기술과 대규모 고품질 데이터세트를 만드는 혁신적인 기술을 활용할 계획입니다"  (다프네 콜러)


0 "권력 집중의 문제가 있습니다. 현재 인공지능 연구는 매우 공개적이고 개방적이지만, 비교적 적은 수의 회사만이 활용하고 있습니다. 좀 더 넓은 범위의 경제에 이용되기까지는 시간이 걸릴 것이고 이는 권력ㅇ르 재분배하는 것과 같습니다. 여러 면에서든 세계에 영향을 미칠 것입니다 긍정적일 수도, 부정적일 수도 있습니다"  (얀 르쿤)


0 "저희 기술은 광고를 볼때 순간적으로 보이는 얼굴 표정과 똑같은 광고를 본 수천 명의 데이터를 집계합니다. 광고에 대한 정서적인 반응을 토대로 편향적이지 않은, 객관적인 데이터세트가 모이게 되죠. 그런 후 소비자의 구매 의도와 실제 판매 간의 상관관계에 대해 분석할 수 있습니다" (라나 엘 칼리오우비)


0 "G7 장관 회의에서 연설하도록 초청을 받은 적이 있는데, 토론 주제 중의 하나가 '어떻게 하면 경제적으로 긍정적이고 국민의 신뢰르 유지하는 방식으로 인공지능을 개발할 것인가' 였습니다. 제 대답은 은밀하거나 오로지 학문을 추구하지 않고 모든 사람들이 참여할 수 있는 공개적인 토론을 하는 것이었습니다. 우리는 원하는 미래를 집단적으로 선택해야하고, 인공지능은 매우 강력하기 때문에 모든 사람들은 문제가 무엇인지 어느 정도 알고 있어야 합니다"  (요수아 벤지오)


0 2029년까지는 인간 수준의 지능을 달성할 수 있을 것이며 초인적인 수준이 될 것이라고 생각합니다. 아까도 이야기했던 Talk to Book을 보더라도 질문을 주면 0.5초 만에 10만권의 책에 있는 6억개의 문장을 읽고 답을 찾아낼 수 있잖아요. 제가 책을 10만권 읽으려면 아주 오래 걸리겠지만 말이에요 !"  (레이 커즈와일)


0 "빅데이터 시스템에서 더 많은 데이터를 추가해주는 것만으로는 맨핸튼에서 자율 주행으로 운전할 수준에 이를 수 없습니다. 99.99$의 정확도를 얻을 수는 있지만, 그 수치를 계산해보면 사람이 운전하는 것보다 정확도가 훨씬 낮죠"  (게리 마커스)


0 "모든 컴퓨터 과학 기술처럼 인공지능 시스템을 설계하는 데 역시 다양한 사람들이 필요하다고 생각해요. 여성뿐만 아니라, 남성, 다른 문화, 다른 인종의 사람들 모두요. 모두가 인공지능 시스템을 쓸거니까요. 그렇지 않으면 두 가지 큰 문제가 생깁니다. 시스템이 특정 집단에만 적절하거나 혹은 특정 집단에만 이익을 가져다주게 될 것입니다. 따라서 모두가 함께 이 시스템을 만들어야 합니다"  (바바라 J.  그로스츠)


0 "저희의 목표는 인간에 대적할만한 지능을 만들기 위해 논리, 언어, 추론 기반의 지능을 만들고자 하는 것입니다 다시 말해, 인간의 자연어 처리 방식과 흡사하게 언어를 배우고 지식을 전달하고 추론할 수 있는 능력을 만드는 것이죠. 매우 구체적인 목표를 가지고 있어요"  (데이비드 페루치)


0 "국가별 상황에 따라 다르겠지만 노약자들에게 도움이 되는 방향으로 시장의 요구가 생길 것이라는 의미입니다. 로봇 박람회에서 보았듯이 일본은 이미 이런 상황입니다. 노인이 침대에서 일어나고, 눕고, 화장실을 다니는 등 간단한 일을 하는 데 도움이 되는 로봇의 시연이 많이 있습니다. 일상생활 속에서 사람의 도움이 직접적으로 필요하지만, 그 필요성을 충족시키기 위한 노동력이 부족할 것입닏 이런 변화들은 노인들을 위한 로봇 공학이 필요하게 될 것입니다"  (로드니 브룩스)


0 "학생들이 인공지능을 이해하고 인공지능으로 무인기를 만드는 것에 대해 좀더 체계적으로 성장할 수 있도록 커리큘럼의 수준, 개념의 정교함, 실습활동, 커뮤니티 등을 지원해야 하고, 이런 것들을 접하기 위해 대학까지 기다릴 필요가 없어야 합니다. 이러한 기술을 이해하고 중요한 문제에 적용할 수 있는 훨씬 더 광범위한 다양성을 가져야 합니다"  (신시아 브리지엘)


0 "모자이크 프로젝트에서는 상식을 가진 컴퓨터를 만들고 있어요. 지금까지 인간이 구축한 인공지능 시스템을 특정한 작업에만 익숙하죠. 예를 들어 인간은 바둑을 아주 잘할 수 있는 인공지능 시스템을 만들었지만 방에 불이 나도 그 시스템은 알아차리지 못해요. 이 인공지능 시스템은 상식이 전혀 없는데 모자이크 프로젝트에서는 이런 문제를 해결하려고 합니다" (오렌 엣치오니)


0 "인공지능이 교통, 의류, 개인관리, 건강 등 모든 것을 자동화할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 그런 세상에서 우리는 하루의 80%를 차지하는 일들로부터 자유로워 질 수 있으며 보다 더 중요한 일에 시간을 투자할 수 있게 됩니다 예를 들어, 인간의 뇌가 4차원, 5차원 또는 10차원까지 확장될 수 있다는 것을 알아내게 될 수도 있을 것입니다"  (브라이언 존슨)


0 "현재 정부가 생각하고 있는 것들은 이런 건데요. "아, 로봇 공학자나 데이터 과학들이 미래의 직업이니 그런 사람들을 양성할 수 있는 프로그램이 필요하겠다" 이는 분명히 해결책이 아니에요.  10억 명의 로봇 공학자나 데이터 과학자들이 필요한 것은 아니니까요. 수백만 명이면 충분합니다. 이런 전략은 싱가포드와 같은 소규모 국가를 위한 전략일 수 있겠죠. 두바이에서도 실현 가능한 전략일 것입니다. 하지만 대부분의 주요 국가에서는 실행 가능한 전략이 아닙니다. 이 분야에 충분한 일자리가 있는 건 아니니까요. 그렇다ㅗ 이 분야에 일자리가 없다는 것은 아닙니다 너무 많은 사람들을 교육시키는 것은 장기적인 해결책이 아닙니다"  (스튜어트 러셀)


0 "1980년에 역전파 알고리즘을 포함하여 인공지능이 과대 선전되었을 때 사람들은 인공지능이 대단한 일을 할 것이라 기대했지만 실제로 원하는 만큼의 일을 해내지 못했습니다. 하지만 오늘날 인공지능은 아마 대단한 일을 하고 있기 때문에 이제는 과장된 것이라 할 수 없습니다"  (제프리 힌튼)


0 "우리가 무엇을 만드는지 이해해야 하고, 새로운 지능형 동물을 키우고 있다는 사실을 알아야 합니다. 처음에는 닭이나 강아지처럼 길들일 수 있겠지만, 나중에는 인공지능 스스로가 인공지능을 위한 것을 만들게 될 수도 있다는 점을 유의해야 합니다. 과학이나 과학적 호기심을 막지 않고선 어떻게 이런 부분들을 통제해야 할지 모르겠어요. 상당히 어려운 문제고 그래서 인공지능 연구를 어떻게 규제할지 논의해야 합니다. 새로운 종의 슈퍼 동물을 만들 수 있다는 가능성을 항상 주의해야 해요"  (주데아 펄)


0 "어린아이들을 보면 그들만이 인간 수준의 인공지능으로 가게 해주는 유일한 열쇠라는 생각이 들어요. 어린아이 수준의 지능에서 시작해서 신뢰할 수 있는, 재현 가능한 그리고 견고한 확장 방법을 통해 성인 수준의 지능으로 발전할 수 있겠죠. 인간이 어떻게 배우는지 이해랄 수 있다면 확실히 진정한 인공지능을 구현할 수 있을 것입니다. 이 과정은 또한 인간의 정체성에 대한 물음과 같이 가장 위대한 과학적 문제를 다루게 될 것입니다"  (조슈아 테넨바움)

[출처] [책] AI마인드|작성자 벤허77


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